우주과학매체 스페이스닷컴에 따르면, 16일(현지시간)에 새로운 머신러닝 알고리즘이 최초로 초신성을 감지하고 식별하여 분류하는 데 성공했다고 보도되었습니다. 이 프로그램은 "BTS봇(Bright Transient Survey Bot)"으로 불리며, 우주에서 초신성을 찾아내고 분석하며 분류하는 과정을 크게 가속할 수 있다고 연구진들이 설명했습니다.
미국 노스웨스턴 대학 물리학과 교수인 아담 밀러를 중심으로 한 연구진은 BTS봇을 개발하고 약 1만6천 개의 소스의 140만 개 이상의 과거 이미지로 AI를 훈련시켰습니다. 학습 데이터에는 초신성과 항성의 일시적 폭발, 주기적으로 변하는 항성, 은하 폭발 등 기타 폭발적인 천문 현상들이 포함되었습니다.
테스트를 위해 연구진은 지구에서 약 7억 6천만 광년 떨어진 곳에 위치한 'Ia형 초신성'으로 추정되는 SN2023tyk라는 초신성 후보를 찾으라는 미션을 BTS봇과 로봇 망원경에게 부여했습니다.
초신성 폭발은 별의 진화의 마지막 단계로, 별이 연료 고갈로 인해 폭발하면서 엄청난 에너지와 여러 물질을 내뿜는 현상을 말합니다. Ia형 초신성은 백색왜성이 동반 항성에서 물질을 빼앗으며 다시 한 번 빛을 발하며 부활하는 초신성을 일컫습니다.
이러한 발견은 천문학 분야에 혁명을 일으킬 것으로 기대됩니다. 과학자들은 지난 6년 간 인간 천문학자들이 초신성을 발견하고 분류하는 데 약 2천200시간을 소비했던 반면, AI 기술을 사용하면 이 시간을 크게 단축할 수 있을 것으로 예상됩니다.
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